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396474b
1 Parent(s): 2b165b2

FEAT: add model

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  1. .gitattributes +1 -0
  2. README.md +58 -0
  3. config.json +28 -0
  4. pytorch_model.bin +3 -0
  5. special_tokens_map.json +1 -0
  6. tokenizer_config.json +15 -0
  7. vocab.txt +12800 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -30,3 +30,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
30
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
31
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
32
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
30
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
31
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
32
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
+ pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,61 @@
1
  ---
 
 
 
2
  license: apache-2.0
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ language:
3
+ - zh
4
+
5
  license: apache-2.0
6
+
7
+ tags:
8
+ - bert
9
+ - deberta
10
+
11
+ inference: true
12
+
13
+ widget:
14
+ - text: "桂林是世界闻名的旅游城市,它有[MASK]江。"
15
  ---
16
+ # Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese,one model of [Fengshenbang-LM](https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM)
17
+
18
+ The 320 million parameter deberta-V2 base model, using 180G Chinese data, 8 A100(80G) training for 7 days,which is a encoder-only transformer structure. Consumed totally 250M samples.
19
+ **our model is still training. And we will update our model once a week!**
20
+
21
+ ## Task Description
22
+
23
+ Erlangshen-Deberta-97M-Chinese is pre-trained by bert like mask task from Deberta [paper](https://readpaper.com/paper/3033187248)
24
+
25
+ ## Usage
26
+
27
+ ```python
28
+ from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, FillMaskPipeline
29
+ import torch
30
+
31
+ tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese', use_fast=False)
32
+ model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese')
33
+ text = '桂林是世界闻名的旅游城市,它有[MASK]江。'
34
+ fillmask_pipe = FillMaskPipeline(model, tokenizer, device=0)
35
+ print(fillmask_pipe(text, top_k=10))
36
+ ```
37
+
38
+ ## Finetune
39
+
40
+ We present the dev results on some tasks.
41
+
42
+ | Model | AFQMC | TNEWS1.1 | IFLYTEK | OCNLI | CMNLI |
43
+ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -------- |
44
+ | RoBERTa-base | 0.7406 | 0.575 | 0.6036 | 0.743 | 0.7973 |
45
+ | RoBERTa-large | 0.7488 | 0.5879 | 0.6152 | 0.777 | 0.814 |
46
+ | [IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-97M-Chinese](https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-186M-Chinese-SentencePiece) | 0.7405 | 0.571 | 0.5977 | 0.752 | 0.7568 | 0.807 |
47
+ | **[IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese](https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-320M-Chinese)** | 0.7498 | 0.5817 | 0.6042 | 0.8022 | 0.8301|
48
+ | [Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese](https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-710M-Chinese) | 0.7549|0.5873|0.6177|0.8012|0.8389|
49
+
50
+ ## Citation
51
+
52
+ If you find the resource is useful, please cite the following website in your paper.
53
+
54
+ ```
55
+ @misc{Fengshenbang-LM,
56
+ title={Fengshenbang-LM},
57
+ author={IDEA-CCNL},
58
+ year={2022},
59
+ howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
60
+ }
61
+ ```
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,28 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "model_type": "deberta-v2",
3
+ "architectures": [
4
+ "DebertaV2ForMaskedLM"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "hidden_act": "gelu",
8
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
9
+ "hidden_size": 1024,
10
+ "initializer_range": 0.02,
11
+ "intermediate_size": 4096,
12
+ "max_position_embeddings": 512,
13
+ "relative_attention": true,
14
+ "position_buckets": 256,
15
+ "norm_rel_ebd": "layer_norm",
16
+ "share_att_key": true,
17
+ "pos_att_type": "c2p|p2c",
18
+ "conv_kernel_size": 3,
19
+ "conv_act": "gelu",
20
+ "layer_norm_eps": 1e-7,
21
+ "max_relative_positions": -1,
22
+ "position_biased_input": false,
23
+ "num_attention_heads": 16,
24
+ "num_hidden_layers": 24,
25
+ "type_vocab_size": 0,
26
+ "vocab_size": 12800,
27
+ "num_labels": 119
28
+ }
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:c00ca48de8e3b4824bfa5d74a2330569f8411e9c251b72130b13dbe0b27bf100
3
+ size 640373283
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"}
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,15 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "do_lower_case": true,
3
+ "do_basic_tokenize": true,
4
+ "never_split": null,
5
+ "unk_token": "[UNK]",
6
+ "sep_token": "[SEP]",
7
+ "pad_token": "[PAD]",
8
+ "cls_token": "[CLS]",
9
+ "mask_token": "[MASK]",
10
+ "tokenize_chinese_chars": true,
11
+ "strip_accents": null,
12
+ "special_tokens_map_file": null,
13
+ "name_or_path": "/cognitive_comp/gaoxinyu/pretrained_model/bert-1.3B",
14
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer"
15
+ }
vocab.txt ADDED
@@ -0,0 +1,12800 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9782
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9784
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9794
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9795
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9796
+ Hou
9797
+ How
9798
+ Hua
9799
+ Hub
9800
+ Hum
9801
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9802
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9803
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9867
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9897
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9899
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9900
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9901
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9902
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9903
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9904
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9905
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9906
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9907
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9908
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9909
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9912
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9913
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9916
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9917
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9918
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9919
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9920
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9921
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9922
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9923
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9924
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11033
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11038
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11039
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11042
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11061
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11062
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11063
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11064
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11065
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11066
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11067
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11068
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11071
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11072
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11073
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11074
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11075
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11076
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11079
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11132
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11136
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11147
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11148
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11149
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11150
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11151
+ EAST
11152
+ EASY
11153
+ EBIT
11154
+ ECMO
11155
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11156
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11157
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11158
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11159
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11160
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11161
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11162
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11163
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11164
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11165
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11166
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11167
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11168
+ EPON
11169
+ EPSO
11170
+ EPUB
11171
+ ERCP
11172
+ ERRO
11173
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11174
+ ESPN
11175
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11176
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11177
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11178
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11179
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11180
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11181
+ Ever
11182
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11183
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11184
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11185
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11186
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11189
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11215
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